您的账号已在其他设备登录,您当前账号已强迫下线,
如非您本人操作,建议您在会员中心进行密码修改

确定
收藏 | 浏览628 | 下载176

目的 探讨多目标优化(MCO)算法在调强放疗计划优化中的应用.方法 随机抽取已接受治疗的10例前列腺癌和10例肺癌患者的调强治疗计划,这些计划都是基于直接子野优化算法进行优化的.在射野方向等设置条件不变前提下,改用MCO算法重新优化治疗计划.比较两种优化算法得到的剂量体积直方图参数、计划优化时间和机器跳数,并行配对t检验.结果 两种优化算法得到的调强计划均满足临床要求.与DMPO算法相比,在靶区剂量分布无差别下MCO算法使得前列腺癌计划中的直肠、膀胱及小肠受量均有不同程度降低,计划优化时间减少58%,机器跳数平均增加32%;在肺癌计划中肺、心脏和脊髓受量均有不同程度降低,计划优化时间减少59%,机器跳数平均增加11%.结论 与DMPO算法相比,MCO算法可显著降低危及器官受照剂量、缩短计划优化时间.

作者:廖雄飞;Jack Yang;Yie Chen;黎杰;肖明勇;王培

来源:中华放射肿瘤学杂志 2013 年 22卷 4期

知识库介绍

临床诊疗知识库该平台旨在解决临床医护人员在学习、工作中对医学信息的需求,方便快速、便捷的获取实用的医学信息,辅助临床决策参考。该库包含疾病、药品、检查、指南规范、病例文献及循证文献等多种丰富权威的临床资源。

详细介绍
热门关注
免责声明:本知识库提供的有关内容等信息仅供学习参考,不代替医生的诊断和医嘱。

收藏
| 浏览:628 | 下载:176
作者:
廖雄飞;Jack Yang;Yie Chen;黎杰;肖明勇;王培
来源:
中华放射肿瘤学杂志 2013 年 22卷 4期
标签:
多目标优化 直接子野优化 调强放疗计划 Multicriteria optimization Direct machine parameter optimization Intensity-modulated radiotherapy planning
目的 探讨多目标优化(MCO)算法在调强放疗计划优化中的应用.方法 随机抽取已接受治疗的10例前列腺癌和10例肺癌患者的调强治疗计划,这些计划都是基于直接子野优化算法进行优化的.在射野方向等设置条件不变前提下,改用MCO算法重新优化治疗计划.比较两种优化算法得到的剂量体积直方图参数、计划优化时间和机器跳数,并行配对t检验.结果 两种优化算法得到的调强计划均满足临床要求.与DMPO算法相比,在靶区剂量分布无差别下MCO算法使得前列腺癌计划中的直肠、膀胱及小肠受量均有不同程度降低,计划优化时间减少58%,机器跳数平均增加32%;在肺癌计划中肺、心脏和脊髓受量均有不同程度降低,计划优化时间减少59%,机器跳数平均增加11%.结论 与DMPO算法相比,MCO算法可显著降低危及器官受照剂量、缩短计划优化时间.